大學上門 AI綜合教學課程

課程名稱：大學 AI 深度探索與實戰：上門綜合教學課程

 

課程簡介：

本課程專為大學生設計，旨在深入探討人工智慧 (AI) 的核心理論、前沿技術與實務應用。課程結合紮實的理論基礎、豐富的實作練習、前瞻的專題研究與業界案例分析，讓學生全面掌握 AI 的知識體系，培養獨立研究、解決複雜問題與創新應用能力。透過上門教學，提供客製化學習體驗，讓學生在家中也能深入學習 AI，為未來的學術研究、產業發展與職涯規劃奠定堅實基礎。

 

課程目標：

• 深入了解 AI 的核心理論與演算法，如機器學習、深度學習、強化學習。
• 掌握 AI 的前沿技術，如自然語言處理、計算機視覺、機器人學。
• 熟練使用 Python 程式語言與相關 AI 開發框架，如 TensorFlow、PyTorch。
• 熟悉 AI 在不同領域的應用，如醫療、金融、自動駕駛、智慧製造。
• 培養獨立研究、解決複雜問題、創新應用與團隊合作能力。
• 了解 AI 的倫理議題、社會影響與未來發展趨勢。
• 具備撰寫學術論文、參與業界專案與進行創新創業的能力。

 

課程對象：

• 對 AI 技術有濃厚興趣的大學生 (建議具備程式設計基礎)。
• 希望深入學習 AI，並培養相關能力的大學生。
• 希望在家中學習 AI，並獲得客製化教學體驗的大學生。
• 希望在未來 AI 領域從事研究、開發或創業的大學生。
• 對數學、統計學、計算機科學有興趣的大學生。

 

課程大綱：

第一單元：AI 基礎理論與數學 (約 12 小時)

• 1.1 AI 導論與歷史
  • 定義人工智慧、機器學習、深度學習等相關概念。
  • 介紹 AI 的發展歷史與重要里程碑。
  • 探討 AI 的不同流派與研究方向。
• 1.2 線性代數與微積分
  • 複習線性代數的基本概念：向量、矩陣、線性變換。
  • 複習微積分的基本概念：導數、梯度、極值。
  • 了解線性代數與微積分在 AI 中的應用。
• 1.3 機率與統計
  • 複習機率論的基本概念：機率分佈、條件機率、貝氏定理。
  • 複習統計學的基本概念：統計推論、假設檢定、迴歸分析。
  • 了解機率與統計在 AI 中的應用。
• 1.4 資訊理論
  • 介紹資訊理論的基本概念：熵、互資訊、交叉熵。
  • 了解資訊理論在 AI 中的應用。
• 1.5 實作練習：
  • 使用 Python 進行線性代數與微積分的計算。
  • 使用 Python 進行機率與統計的分析。
  • 分享對 AI 數學基礎的理解。

 

第二單元：機器學習核心演算法 (約 16 小時)

• 2.1 監督式學習
  • 介紹常見的監督式學習演算法：線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、決策樹、隨機森林。
  • 深入探討演算法的原理、優缺點與適用場景。
  • 學習如何選擇合適的監督式學習演算法。
• 2.2 非監督式學習
  • 介紹常見的非監督式學習演算法：K-means 聚類、層次聚類、主成分分析。
  • 深入探討演算法的原理、優缺點與適用場景。
  • 學習如何選擇合適的非監督式學習演算法。
• 2.3 模型評估與選擇
  • 介紹常見的模型評估指標：準確率、精確率、召回率、F1 分數、AUC。
  • 學習如何使用交叉驗證、網格搜尋等方法進行模型選擇。
  • 了解模型過擬合與欠擬合的概念。
• 2.4 機器學習實作
  • 使用 Scikit-learn 進行機器學習模型訓練。
  • 學習如何使用 Python 進行數據預處理、模型訓練、模型評估。
  • 練習使用機器學習模型解決實際問題。
• 2.5 實作練習：
  • 使用不同的機器學習演算法解決實際問題。
  • 比較不同模型的效果，並選擇最佳模型。
  • 分享機器學習實作經驗與心得。

 

第三單元：深度學習理論與實戰 (約 20 小時)

• 3.1 深度學習基礎
  • 介紹深度學習的基本概念：神經網路、反向傳播、梯度下降。
  • 深入探討不同類型的神經網路：前饋神經網路、卷積神經網路、循環神經網路。
  • 了解深度學習的訓練技巧：正則化、Dropout、Batch Normalization。
• 3.2 深度學習框架
  • 學習使用 TensorFlow 或 PyTorch 進行深度學習模型開發。
  • 熟悉深度學習框架的 API 與使用方法。
  • 練習使用深度學習框架建立簡單的模型。
• 3.3 卷積神經網路 (CNN)
  • 介紹 CNN 的基本原理與架構。
  • 學習使用 CNN 進行圖像分類、物體檢測、圖像分割等任務。
  • 深入探討 CNN 的應用場景與發展趨勢。
• 3.4 循環神經網路 (RNN)
  • 介紹 RNN 的基本原理與架構。
  • 學習使用 RNN 進行文本分類、自然語言生成、時間序列預測等任務。
  • 深入探討 RNN 的應用場景與發展趨勢。
• 3.5 深度學習實作
  • 使用 TensorFlow 或 PyTorch 進行深度學習模型訓練。
  • 學習如何使用 Python 進行數據預處理、模型訓練、模型評估。
  • 練習使用深度學習模型解決實際問題。
• 3.6 實作練習：
  • 使用不同的深度學習模型解決實際問題。
  • 比較不同模型的效果，並選擇最佳模型。
  • 分享深度學習實作經驗與心得。

 

第四單元：AI 前沿技術與應用 (約 20 小時)

• 4.1 自然語言處理 (NLP)
  • 介紹 NLP 的基本概念與技術：文本分析、語義理解、機器翻譯。
  • 學習使用 NLP 工具包，如 NLTK、SpaCy。
  • 深入探討 NLP 的應用場景與發展趨勢。
• 4.2 計算機視覺 (CV)
  • 介紹 CV 的基本概念與技術：圖像處理、物體檢測、圖像分割。
  • 學習使用 CV 工具包，如 OpenCV、Pillow。
  • 深入探討 CV 的應用場景與發展趨勢。
• 4.3 強化學習 (RL)
  • 介紹 RL 的基本概念與演算法：Q-learning、SARSA、Policy Gradient。
  • 了解 RL 在遊戲、機器人、自動駕駛等領域的應用。
  • 深入探討 RL 的應用場景與發展趨勢。
• 4.4 AI 應用案例分析
  • 分析 AI 在不同領域的應用案例：醫療、金融、自動駕駛、智慧製造。
  • 了解 AI 如何解決實際問題，並創造價值。
  • 探討 AI 應用中的挑戰與機遇。
• 4.5 實作練習：
  • 使用 NLP 工具包進行文本分析。
  • 使用 CV 工具包進行圖像處理。
  • 使用 RL 演算法解決簡單的遊戲問題。
  • 分析 AI 應用案例，並撰寫報告。

 

第五單元：AI 專題研究與倫理 (約 12 小時)

• 5.1 AI 專題研究
  • 選擇一個感興趣的 AI 研究主題。
  • 進行文獻回顧、數據收集、模型設計與實驗驗證。
  • 撰寫學術論文，並分享研究成果。
• 5.2 AI 倫理與社會影響
  • 探討 AI 可能帶來的倫理問題：偏見、歧視、隱私、安全。
  • 討論如何負責任地使用 AI。
  • 學習如何設計倫理的 AI 系統。
  • 探討 AI 對社會的影響：就業、教育、醫療、交通。
• 5.3 AI 的未來發展
  • 探討 AI 的未來發展趨勢與挑戰。
  • 鼓勵學生發想 AI 的創新應用。
  • 分享對 AI 未來的想像。
• 5.4 實作練習：
  • 完成 AI 專題研究，並撰寫學術論文。
  • 分組討論 AI 的倫理議題。
  • 分享對 AI 未來的想像與看法。

 

課程總結:

• 複習課程重點與學習內容。
• 鼓勵學生持續探索 AI 的奧秘。
• 提供課程後續支援與資源。
• 分享學生專題成果與學習心得。

 

注意事項：

• 課程內容可根據學生的程度與需求進行調整。
• 課程中將穿插實作練習、專題研究與案例分析，讓學生能將所學應用於實際。
• 鼓勵學生積極發問與分享經驗，共同學習成長。
• 上門教學時間可與家長協商。

*可選擇上門、到校、到企業等彈性小班AI教學模式

**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。